类别不平衡
-
深入理解机器学习——类别不平衡学习(Imbalanced Learning):样本采样技术-[随机采样技术]
随机采样是最为简单也是应用最为广泛的一类采样技术,主要分为以下两个类别:随机降采样(Random Under-Sampling,RUS)及随机过采样(Random Over-Sam…
-
深入理解机器学习——类别不平衡学习(Imbalanced Learning):样本采样技术-[基础知识]
如前所述采样技术是一种数据层的处理方法,它通过修正数据集的方式来平衡训练样本的类分布,以达到修复分类结果的目的。严格来讲,采样可被视作一种数据预处理技术,其最为突出的优点即是与后期…